论文部分内容阅读
摘要：目前，很多高校都在使用综合性的教务网络管理系统，这些系统的应用在一定程度上实现了教务管理工作的规范化、科学化、网络化和现代化。但是这些系统的数据统计和分析能力却较弱，能直接用于教务管理的数据分析十分有限。大数据技术的普及，探究教务网络管理系统的改革和优化设计，进而不断提高高校教务管理水平是目前众多高校面临的问题。
关键词：高校;大数据;改革;教务;管理
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）33-0090-02
随着信息技术与高校教育的深入融合，对高校教务管理工作提出了更高的要求，如何对繁杂、海量的教务数据进行整理归并及制定相应措施，如何在原来简单的查询与存储操作的基础上实现完善、优化和创新，从而得到有用的知识和信息，以有效指导教务管理改革等，成为当前新建本科院校二级学院共同面对的新问题。
1教务网络管理系统的现状
随着高校的不断发展，尤其对于新建本科院校，提高高校竞争力关系着高校的持续良好的发展，而高校的发展重点是人才培养，人才培养的中心就是教学教务管理，教学教务管理的主体是教师和学生群体，承担着计划、组织、协调、运行等工作。
高校信息化建设的发展和信息技术在教师和学生中的普及，对教务信息的科学化管理产生了深刻影响，高校教务管理涉及的内容多而杂，要求严而细，各个环节都与教师教学与学生发展息息相关，需要教务人员快速获取与分类，以便工作正常运行，教务网络管理系统的应用正好促进教务管理效能的提高。近来，很多高校都在应用综合性的教务网络管理系统，这些系统的应用在一定程度上实现了教务管理工作的规范化、科学化、网络化和现代化。实现了学生选课、学生评教、学籍管理、教师教学、成绩录入等多方面的信息化，在长期的运行过程中积累了大量的数据，但在大数据技术得到广泛关注和应用的背景下，已有的高校教务管理系统也暴露出一些不适应新的发展形势的缺陷。
（1）管理方式缺乏创新
虽然很多高校采用了教务网络管理平台，但是纸质文档材料还是保存数据的主要方式，网络化管理仅限某些方面，覆盖面不广泛，教务管理的制度混乱和不健全，导致教务管理的效率低下，工作与实际需求的矛盾逐渐加大。
（2）信息缺乏兼容性
很多高校二级学院管理根据各自工作的需要，分别采用不同的教务信息管理平台，这些网络平台互不兼容，无法实现信息共享和同步，导致数据不规范、不一致，数据信息无法参考，同时很多功能模块与实际情况不相符合，导致资源信息的浪费。
（3）缺乏交流互动
目前，高校教务网络管理系统主要针对日常信息发布与查询为主，系统与教师、学生的互动不强，信息反馈缺失。
同时，很多高校教学管理人员受传统教学管理模式的影响，对大数据的新管理模式不适应和不会应用，不如传统治理方式便捷，从而致使他们都不太愿意去应用计算机网络技术来进行管理。
2大数据教务管理概述
嵇会祥等界定了“大数据教务管理”的定义，提出树立大数据教务管理理念，以制度规范大数据管理、进行技术改造，打破信息孤岛，实现大数据共享，同时加强教务管理队伍的能力培养，完善管理队伍人才结构等针对性的建议。
大数据理念与教务管理的结合应用，实施對教务的精细化管理和科学决策，主要实现学生相关信息集成管理、教师相关信息集成管理、专业相关信息集成管理、学生与教师关联管理及智能决策等高效教务个性化管理的重组过程。
3大数据技术在教务网络管理系统中的实践探索
教务网络管理系统主要对相关数据基本的增、删、改、差，大数据技术对教务管理工作的应用，主要是在及时获取相关数据的基础上深度融合，利用大数据技术总结算法，对相关教务信息进行挖掘分析，并对分析数据结果做出对应的判断，促进教与学的有效发展。
3.1教务管理大数据意识
高校教务管理信息日益丰富，教师教学与学生学习发展都离不开信息的集成管理，信息化应用对传统教育、管理模式的冲击与挑战，推进“教”与“学”的改革，大量信息的生成促进数据分析技术的提升，这就给教务管理人员的素养提出了非常高的需求，首先应当要拥有非常好的信息素养和信息化意识，即要求教务管理人员拥有大数据采集意识和大数据分析管理意识，针对性地对大数据信息采集与分析应用，数据信息的整合，进而提高教务管理效率。
3.2教务网络管理系统设计
目前笔者所在学校包含咨询的各大新建本科院校已有的教务网络管理系统主要包括学生管理、师资管理、教学计划管理、考试管理、选课管理、成绩管理、辅修管理、毕业生管理、排课管理等信息，这些功能模块实现了基本的数据查询分析，但紧密性还不够，同时也没有实现与实际挂钩的需求分析，所以结合实际需求，进行系统二次设计。系统的二次设计主要针对数据分析需求决定的，确定怎样分析哪些数据得到相对真实的结果，以便提供科学决策的依据。
首先，数据信息主要针对数据库的建设，教务信息繁杂，对数据库的要求比较高，既要保证数据库的准确性，又要提高数据库的数据量。针对后台数据的数据库建设，对数据及时开展保存、跟踪、更新，同时高效深入挖掘分析，学生信息、教师信息以及学生与教师的交叉关联信息分析。现以教师数据库、学生数据库来分析数据库的建设。
教师数据库，主要是管理教师相关信息以及对教师教学行为的跟踪。教师相关信息主要包含教师个人基本信息、教师教学个人信息、教师课程教学基本信息、教师课程教学关联信息等;教师教学行为的跟踪主要是指含课程初期学生评价、课程中期学生评价、课程期末学生评价、课程整改方案、课程同行评价、课程综合评价等。
学生数据库，主要是管理学生相关信息以及对学生学习行为的跟踪。学生相关信息主要包含学生个人基本信息、学生学籍信息、学生学习基本信息、学生课程学习基本信息;学生学习行为的跟踪主要是指课程初期教师评价、课程中期教师评价、课程期末教师评价、学期教师评价、学年教师评价、综合学习评价等。 当然，课堂教与学生学不孤立于校内，与校外社会需求相结合，建立对外网有用教务资源的收集、推送。
其次，数据库建立完成后，建立数据化信息的采集与管理机制，对于数据录入和收集过程要实现数据信息收集的明确化、规范化，数据信息量巨大，对数据后期的进行分析挖掘就要先实现前期数据的采样与整理，教务管理过程会产生各种类型数据，选取合适的方法将数据完整且正确的存人数据库中。
然后，数据分析计算，教务网络管理系统虽是教学日常办公的需求，但也要让非计算机人员熟练掌握操作，这就使系统分析计算设计简单、实用。根据神经网络、遗传算法、决策树等方法挖掘校网系统、教务系统、校友系统的有用数据信息，以完成学习数据、教学资源的融合与共享。针对高校自身的教育教学培养目标，以及社会企业对人才知识技能的需求，进行学生数据信息的搜集、存储与分析，指导教学部门在科学研究、教学教学方面进行创新，由此推动学生教学管理的大数据化，进而提高高校学生教学管理的效率与质量。
现以教师管理模块、学生管理模块、专业管理模块、学籍管理模块来分析。
教师管理模块，横向分析师资质量和水平，动态数据监控教师的授课水平和学生学习反馈，培养教师和学生良好的上课意识与行为习惯，促进教师教学水平的提高，教与学的统一和因材施教。例如，对教师课程教学的效果开展前期学生学习反馈，促进教师教学调整，继续开展中期学生学习反馈，促进教师对教学的优化，最后开展后期学生学习反馈，促进教师教学反思。纵向分析教师结构和队伍建设，教师课程教学变化分析，做好教师教学技能培训，促进整体师资质量提高。
学生管理模块，横向分析学生课程学习情况，根据学生反应的学习基本情况，及时能对学生对教学以及学习的变化做到有效的评估，进而做到因材施教，促进学生学习和课程的建设。例如，对某一门课程的作业分数进行数据分析，发现其中问题，真正做到解决问题，提高学习成绩。纵向分析学生学期、学年学习情况，对学生持续的学习状态和学习情况跟踪挖掘和分析，对学生持续的系统化、全面化评估，促进学生统筹调整，综合发展。
专业管理模块，横向分析学生专业学习情况，学生专业技能和专业竞争，以及学生专業课程设置。对专业课程学习，课程教学，课程综合评价进而分析专业设置的合理性，例如，对学生专业各课程学习进行数据分析，综合分析此专业课程方向等设置的合理性。纵向分析学科之间关联分析，研究专业学科课程体系等发展变化规律，促进课程调整合理化，专业整体安排与目前专业发展需求切合度，与社会岗位需求切合度，与学生竞争力等是否相符。
学籍管理模块，包括在籍学生异动信息分析、学业警示分析、毕业审核检查分析等，提前为亮“红灯”的学生进行教学行为规范。设置学籍跟踪反馈机制，针对学生学习等情况自动启动学业警示，将相关信息反馈给学生本人、学生管理辅导员，防患于未然。
以上四个模块构成了教务网络管理系统主要设计。当然针对所挖掘的数据信息进行合理科学的评估，判断挖掘到的数据内容是否符合自身的期望，如没有达到预期目标，则回到最初的步骤重新进行数据筛选。
4结束语
在大数据时代，我们要树立数据化思维，充分使用好大数据，为学校的教学教务工作提供有力的数据支撑，从而进行科学合理的决策间。教务网络管理系统的有效应用和不断优化不仅能提高教学管理，促进教学科学化决策间，也能加强特别是新建本科院校的社会竞争力。
关键词：高校;大数据;改革;教务;管理
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）33-0090-02
随着信息技术与高校教育的深入融合，对高校教务管理工作提出了更高的要求，如何对繁杂、海量的教务数据进行整理归并及制定相应措施，如何在原来简单的查询与存储操作的基础上实现完善、优化和创新，从而得到有用的知识和信息，以有效指导教务管理改革等，成为当前新建本科院校二级学院共同面对的新问题。
1教务网络管理系统的现状
随着高校的不断发展，尤其对于新建本科院校，提高高校竞争力关系着高校的持续良好的发展，而高校的发展重点是人才培养，人才培养的中心就是教学教务管理，教学教务管理的主体是教师和学生群体，承担着计划、组织、协调、运行等工作。
高校信息化建设的发展和信息技术在教师和学生中的普及，对教务信息的科学化管理产生了深刻影响，高校教务管理涉及的内容多而杂，要求严而细，各个环节都与教师教学与学生发展息息相关，需要教务人员快速获取与分类，以便工作正常运行，教务网络管理系统的应用正好促进教务管理效能的提高。近来，很多高校都在应用综合性的教务网络管理系统，这些系统的应用在一定程度上实现了教务管理工作的规范化、科学化、网络化和现代化。实现了学生选课、学生评教、学籍管理、教师教学、成绩录入等多方面的信息化，在长期的运行过程中积累了大量的数据，但在大数据技术得到广泛关注和应用的背景下，已有的高校教务管理系统也暴露出一些不适应新的发展形势的缺陷。
（1）管理方式缺乏创新
虽然很多高校采用了教务网络管理平台，但是纸质文档材料还是保存数据的主要方式，网络化管理仅限某些方面，覆盖面不广泛，教务管理的制度混乱和不健全，导致教务管理的效率低下，工作与实际需求的矛盾逐渐加大。
（2）信息缺乏兼容性
很多高校二级学院管理根据各自工作的需要，分别采用不同的教务信息管理平台，这些网络平台互不兼容，无法实现信息共享和同步，导致数据不规范、不一致，数据信息无法参考，同时很多功能模块与实际情况不相符合，导致资源信息的浪费。
（3）缺乏交流互动
目前，高校教务网络管理系统主要针对日常信息发布与查询为主，系统与教师、学生的互动不强，信息反馈缺失。
同时，很多高校教学管理人员受传统教学管理模式的影响，对大数据的新管理模式不适应和不会应用，不如传统治理方式便捷，从而致使他们都不太愿意去应用计算机网络技术来进行管理。
2大数据教务管理概述
嵇会祥等界定了“大数据教务管理”的定义，提出树立大数据教务管理理念，以制度规范大数据管理、进行技术改造，打破信息孤岛，实现大数据共享，同时加强教务管理队伍的能力培养，完善管理队伍人才结构等针对性的建议。
大数据理念与教务管理的结合应用，实施對教务的精细化管理和科学决策，主要实现学生相关信息集成管理、教师相关信息集成管理、专业相关信息集成管理、学生与教师关联管理及智能决策等高效教务个性化管理的重组过程。
3大数据技术在教务网络管理系统中的实践探索
教务网络管理系统主要对相关数据基本的增、删、改、差，大数据技术对教务管理工作的应用，主要是在及时获取相关数据的基础上深度融合，利用大数据技术总结算法，对相关教务信息进行挖掘分析，并对分析数据结果做出对应的判断，促进教与学的有效发展。
3.1教务管理大数据意识
高校教务管理信息日益丰富，教师教学与学生学习发展都离不开信息的集成管理，信息化应用对传统教育、管理模式的冲击与挑战，推进“教”与“学”的改革，大量信息的生成促进数据分析技术的提升，这就给教务管理人员的素养提出了非常高的需求，首先应当要拥有非常好的信息素养和信息化意识，即要求教务管理人员拥有大数据采集意识和大数据分析管理意识，针对性地对大数据信息采集与分析应用，数据信息的整合，进而提高教务管理效率。
3.2教务网络管理系统设计
目前笔者所在学校包含咨询的各大新建本科院校已有的教务网络管理系统主要包括学生管理、师资管理、教学计划管理、考试管理、选课管理、成绩管理、辅修管理、毕业生管理、排课管理等信息，这些功能模块实现了基本的数据查询分析，但紧密性还不够，同时也没有实现与实际挂钩的需求分析，所以结合实际需求，进行系统二次设计。系统的二次设计主要针对数据分析需求决定的，确定怎样分析哪些数据得到相对真实的结果，以便提供科学决策的依据。
首先，数据信息主要针对数据库的建设，教务信息繁杂，对数据库的要求比较高，既要保证数据库的准确性，又要提高数据库的数据量。针对后台数据的数据库建设，对数据及时开展保存、跟踪、更新，同时高效深入挖掘分析，学生信息、教师信息以及学生与教师的交叉关联信息分析。现以教师数据库、学生数据库来分析数据库的建设。
教师数据库，主要是管理教师相关信息以及对教师教学行为的跟踪。教师相关信息主要包含教师个人基本信息、教师教学个人信息、教师课程教学基本信息、教师课程教学关联信息等;教师教学行为的跟踪主要是指含课程初期学生评价、课程中期学生评价、课程期末学生评价、课程整改方案、课程同行评价、课程综合评价等。
学生数据库，主要是管理学生相关信息以及对学生学习行为的跟踪。学生相关信息主要包含学生个人基本信息、学生学籍信息、学生学习基本信息、学生课程学习基本信息;学生学习行为的跟踪主要是指课程初期教师评价、课程中期教师评价、课程期末教师评价、学期教师评价、学年教师评价、综合学习评价等。 当然，课堂教与学生学不孤立于校内，与校外社会需求相结合，建立对外网有用教务资源的收集、推送。
其次，数据库建立完成后，建立数据化信息的采集与管理机制，对于数据录入和收集过程要实现数据信息收集的明确化、规范化，数据信息量巨大，对数据后期的进行分析挖掘就要先实现前期数据的采样与整理，教务管理过程会产生各种类型数据，选取合适的方法将数据完整且正确的存人数据库中。
然后，数据分析计算，教务网络管理系统虽是教学日常办公的需求，但也要让非计算机人员熟练掌握操作，这就使系统分析计算设计简单、实用。根据神经网络、遗传算法、决策树等方法挖掘校网系统、教务系统、校友系统的有用数据信息，以完成学习数据、教学资源的融合与共享。针对高校自身的教育教学培养目标，以及社会企业对人才知识技能的需求，进行学生数据信息的搜集、存储与分析，指导教学部门在科学研究、教学教学方面进行创新，由此推动学生教学管理的大数据化，进而提高高校学生教学管理的效率与质量。
现以教师管理模块、学生管理模块、专业管理模块、学籍管理模块来分析。
教师管理模块，横向分析师资质量和水平，动态数据监控教师的授课水平和学生学习反馈，培养教师和学生良好的上课意识与行为习惯，促进教师教学水平的提高，教与学的统一和因材施教。例如，对教师课程教学的效果开展前期学生学习反馈，促进教师教学调整，继续开展中期学生学习反馈，促进教师对教学的优化，最后开展后期学生学习反馈，促进教师教学反思。纵向分析教师结构和队伍建设，教师课程教学变化分析，做好教师教学技能培训，促进整体师资质量提高。
学生管理模块，横向分析学生课程学习情况，根据学生反应的学习基本情况，及时能对学生对教学以及学习的变化做到有效的评估，进而做到因材施教，促进学生学习和课程的建设。例如，对某一门课程的作业分数进行数据分析，发现其中问题，真正做到解决问题，提高学习成绩。纵向分析学生学期、学年学习情况，对学生持续的学习状态和学习情况跟踪挖掘和分析，对学生持续的系统化、全面化评估，促进学生统筹调整，综合发展。
专业管理模块，横向分析学生专业学习情况，学生专业技能和专业竞争，以及学生专業课程设置。对专业课程学习，课程教学，课程综合评价进而分析专业设置的合理性，例如，对学生专业各课程学习进行数据分析，综合分析此专业课程方向等设置的合理性。纵向分析学科之间关联分析，研究专业学科课程体系等发展变化规律，促进课程调整合理化，专业整体安排与目前专业发展需求切合度，与社会岗位需求切合度，与学生竞争力等是否相符。
学籍管理模块，包括在籍学生异动信息分析、学业警示分析、毕业审核检查分析等，提前为亮“红灯”的学生进行教学行为规范。设置学籍跟踪反馈机制，针对学生学习等情况自动启动学业警示，将相关信息反馈给学生本人、学生管理辅导员，防患于未然。
以上四个模块构成了教务网络管理系统主要设计。当然针对所挖掘的数据信息进行合理科学的评估，判断挖掘到的数据内容是否符合自身的期望，如没有达到预期目标，则回到最初的步骤重新进行数据筛选。
4结束语
在大数据时代，我们要树立数据化思维，充分使用好大数据，为学校的教学教务工作提供有力的数据支撑，从而进行科学合理的决策间。教务网络管理系统的有效应用和不断优化不仅能提高教学管理，促进教学科学化决策间，也能加强特别是新建本科院校的社会竞争力。